学完该课程,将 熟悉掌握大数据开发思维,掌握jvm优化 熟悉掌握hdfs的开发应用以及原理 熟悉掌握MapReduce运行原理及程序开发能力 熟悉掌握hive数据仓库的开发 熟悉掌握HBASE列式数据库优化及开发 熟悉掌握azkaban、impala、oozie、hue、zookeeper等Hadoop生态圈组件 熟悉掌握分布式消息中间件kafka的原理及应用 熟悉掌握storm流计算编程原理以及企业级应用 熟悉掌握Scala编程知识 熟悉掌握spark内存计算的搭建使用及运行原理 熟悉掌握sparksql、sparkteaming等spark一站式开发框架的应用

【月度黄金会员】云计算大数据高级就业课

完成高级课程能够胜任离线相关工作,包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师,能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。目前企业急缺Spark相关人才,能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才急剧增长缺。

课程时长:200课时 学习人数:137人 有效期:30天

教学服务服务期: 30天

  • 随到随学
  • ¥998.00 ¥1999.00

    阶段一  基础增强

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-基础巩固

    1-1 linux操作基础 免费试学
    免费试学
    1-2 shell编程 免费试学
    免费试学
    1-3 hadoop集群环境准备 免费试学
    免费试学
    1-4 zookeeper集群 免费试学
    免费试学
    1-5 网络编程与总结 免费试学
    免费试学

    第二章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-JVM优化(上)

    2-1 JVM优化1

    第三章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-JVM优化(中)

    3-1 JVM优化2

    第四章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-JVM优化(下)

    4-1 JVM优化3

    阶段二  Hadoop 离线分布式系统

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-hadoop环境搭建2.0

    1-1 hadoop源生集群搭建
    1-2 CDH版本集群搭建

    第二章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-hdfs

    2-1 hdfs入门
    2-2 hdfs深入

    第三章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-mapreduce

    3-1 mapreduce入门
    3-2 mapreduce深入学习
    3-3 mapreduce高级

    第四章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-yarn

    4-1 yarn

    第五章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-hive

    5-1 hive安装
    5-2 hive基本操作
    5-3 hive高级用法
    5-4 hive调优

    第六章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-辅助系统工具

    6-1 flume
    6-2 azkaban调度
    6-3 sqoop

    第七章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-网站点击流项目

    7-1 网站点击流项目(上)
    7-2 网站点击流项目(下)

    第八章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-impala

    8-1 IMPALA

    第九章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-HUE

    9-1 HUE

    第十章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-oozie

    10-1 OOZIE

    阶段三  Storm 实时计算系统

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-kafka消息队列

    1-1 kafka消息队列

    第二章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-storm编程

    2-1 storm编程
    2-2 strom实时看板案例
    2-3 storm高级应用

    阶段四  Storm 项目实战

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  会员版(2.0)-就业课(2.0)-storm 项目开发

    1-1 strom日志告警
    1-2 strom路由器项目开发

    阶段五  Spark 内存计算系统

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  就业课(2.0)-scala

    1-1 Scala基础语法
    1-2 Scala中面向对象编程
    1-3 Scala中的模式匹配
    1-4 Scala中的actor介绍
    1-5 Actor实战
    1-6 Scala中的高阶函数
    1-7 隐式转换和隐式参数
    1-8 Akka通信框架
    1-9 Akka编程实战

    第二章:  就业课(2.0)-spark入门

    2-1 Spark概述
    2-2 Spark集群安装
    2-3 Spark HA高可用部署
    2-4 Spark程序

    第三章:  就业课(2.0)-sparkRDD

    3-1 RDD概述
    3-2 创建RDD
    3-3 RDD常用的算子操作
    3-4 RDD的依赖关系
    3-5 RDD的缓存机制
    3-6 DAG的生成

    第四章:  就业课(2.0)-sparkSQL

    4-1 spark检查点
    4-2 Spark SQL概述
    4-3 DataFrame介绍以及与RDD对比
    4-4 DataFrame常用操作
    4-5 DataSet的介绍
    4-6 以编程方式执行Spark SQL查询
    4-7 Spark on Yarn介绍

    第五章:  就业课(2.0)-sparkStreaming

    5-1 sparkStreaming概述
    5-2 Spark Streaming原理
    5-3 DStream相关操作
    5-4 Dstream操作实战
    5-5 sparkStreaming整合flume实战
    5-6 sparkStreaming整合kafka实战

    第六章:  就业课(2.0)-hbase

    6-1 hbase简介
    6-2 hbase部署
    6-3 hbase基本操作
    6-4 hbase的过滤器
    6-5 hbase原理
    6-6 hbase高级

    阶段六  Spark 项目实战

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  就业课(2.0)-用户画像

    1-1 用户画像概述
    1-2 用户画像建模
    1-3 用户画像环境
    1-4 用户画像开发
    1-5 hive整合hbase
    1-6 hbase集成phoenix
    1-7 项目可视化

    阶段七  flink 实时计算系统

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  flink入门

    1-1 flink引入
    1-2 flink简介
    1-3 flink特性
    1-4 flink安装
    1-5 jobmanager的web页面
    1-6 flink的restapi
    1-7 flink的高可用HA搭建
    1-8 flink运行wordcount
    1-9 flink on yarn
    1-10 flink离线api

    第二章:  flink进阶

    2-1 flink 编程

    第三章:  Flink-电商项目(新)

    3-1 项目背景与介绍
    3-2 上报服务代码
    3-3 flink实时流处理环境配置
    3-4 业务1:频道实时热热点统计分析
    3-5 业务2:频道的PVUV分析
    3-6 业务3:频道的新鲜度分析
    3-7 业务4:频道的地域分析
    3-8 业务5:用户上网类型分析
    3-9 业务6:用户浏览器类型分析
    3-10 业务数据同步系统开发

    阶段八  机器学习 (拓展课程)

    ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师

    第一章:  就业课(2.0)-机器学习入门

    1-1 机器学习概念入门
    1-2 机器学习数学基础

    第二章:  就业课(2.0)-机器学习语言基础之Python语言

    2-1 机器学习语言基础之Python语言(上)
    2-2 机器学习语言基础之Python语言(下)

    第三章:  就业课(2.0)-Python数据分析库实战

    3-1 Python数据分析库实战(上)
    3-2 Python数据分析库实战(下)

    第四章:  就业课(2.0)-用户标签预测项目实战

    4-1 用户画像标签预测实战
    4-2 集成学习算法
    4-3 数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型

    第五章:  就业课(2.0)-推荐系统

    5-1 推荐系统入门
    5-2 推荐案例实战(上)
    5-3 推荐案例实战(下)

    第六章:  就业课(2.0)-CTR点击率预估实战

    6-1 CTR点击率预估实战

    第七章:  就业课(2.0)-机器学习面试必备

    7-1 机器学习面试必备
    他们在学 已报名137
    1. 就业班头像
      李天祥

      2019-08-09 10:51:59 在学习

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      2019-08-08 21:01:17 在学习

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      2019-07-31 02:28:36 在学习

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      石廉太

      2019-07-30 23:48:37 在学习

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      Dnvce

      2019-07-29 14:08:33 在学习

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      2019-04-14 16:10:52 在学习

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      2019-03-07 20:44:52 在学习

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      2019-01-23 10:32:48 在学习

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      2019-01-22 08:33:58 在学习

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      2019-01-12 22:55:01 在学习